Corso di formazione Introduzione all'IoT Utilizzando Arduino

In questo corso guidato dall'instruttore, i partecipanti impareranno come programmare l'Arduino utilizzando tecniche avanzate mentre creano un semplice sistema di allarme sensorico.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il funzionamento dell'Arduino.
• Esplorare a fondo i principali componenti e le funzionalità dell'Arduino.
• Programmare l'Arduino senza utilizzare l'IDE di Arduino.

Approfondite il campo innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplorate architetture sofisticate e affrontate le sfide di integrazione, preparandovi a sfruttare appieno il potenziale dell'edge computing in vari ambienti aziendali. Acquisite competenze in strumenti e metodologie all'avanguardia per distribuire, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

In questo corso guidato dal docente, in Italia, i partecipanti impareranno come programmare l'Arduino per utilizzi reali, come il controllo di luci, motori e sensori di rilevamento del movimento. Questo corso presuppone l'utilizzo di componenti hardware reali in un ambiente laboratorio live (non hardware simulato software). 

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Programmare l'Arduino per controllare luci, motori e altri dispositivi.
• Comprendere l'architettura dell'Arduino, inclusi gli ingressi e i connettori per dispositivi esterni.
• Aggiungere componenti di terze parti come LCD, accelerometri, giroscopi e tracciatori GPS per estendere le funzionalità dell'Arduino.
• Comprendere le varie opzioni in termini di linguaggi di programmazione, dalla C ai linguaggi drag-and-drop.
• Testare, debuggare e distribuire l'Arduino per risolvere problemi reali.

Gli avanzamenti tecnologici e l'aumento della quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotti gli affari in molti settori, incluso quello governativo. Le agenzie governative generano e archiviano digitalmente dati a un ritmo crescente, grazie alla rapida crescita dei dispositivi mobili e delle applicazioni, dei sensori e dispositivi intelligenti, delle soluzioni di cloud computing e delle porte d'ingresso per i cittadini. Mentre le informazioni digitali si espandono e diventano più complesse, la gestione, l'elaborazione, lo stoccaggio, la sicurezza e la disposizione dei dati diventano anch'esse più complesse. Nuovi strumenti per la cattura, la ricerca, la scoperta e l'analisi stanno aiutando le organizzazioni a trarre intuizioni dai loro dati non strutturati. Il mercato governativo è al punto di svolta, realizzando che l'informazione è un bene strategico e che il governo deve proteggere, valorizzare e analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati per servire meglio e soddisfare gli obiettivi della missione. Mentre i leader governativi si sforzano di evolvere organizzazioni basate sui dati per realizzare con successo la loro missione, stanno creando le basi per correlare le dipendenze tra eventi, persone, processi e informazioni.

Soluzioni governative ad alto valore saranno create da un mix delle tecnologie più innovative:

• Dispositivi mobili e applicazioni
• Servizi cloud
• Tecnologie social business e networking
• Big Data e analitica

Il Big Data è una delle soluzioni intelligenti per l'industria e consente al governo di prendere decisioni migliori basate su modelli rilevati dall'analisi di grandi volumi di dati, strutturati e non strutturati.

Ma raggiungere questi obiettivi richiede molto più che semplicemente accumulare quantità massicce di dati. “Comprendere questi volumi di Big Data richiede strumenti e tecnologie all'avanguardia in grado di analizzare ed estrarre conoscenze utili da flussi vasti e diversificati di informazioni”, hanno scritto Tom Kalil e Fen Zhao dell'Ufficio Tecnologia e Scienza della Casa Bianca in un post sul blog OSTP.

La Casa Bianca ha compiuto un passo verso l'aiuto delle agenzie a trovare queste tecnologie quando ha istituito l'Iniziativa Nazionale di Ricerca e Sviluppo Big Data nel 2012. L'iniziativa includeva più di 200 milioni di dollari per sfruttare al meglio l'esplosione del Big Data e gli strumenti necessari per analizzarlo.

Le sfide poste dal Big Data sono quasi altrettanto imponenti quanto la promessa è incoraggiante. Lo stoccaggio efficiente dei dati è una di queste sfide. Come sempre, i budget sono limitati, quindi le agenzie devono minimizzare il costo per megabyte dello stoccaggio e mantenere i dati facilmente accessibili in modo che gli utenti possano ottenerli quando lo desiderano e come ne hanno bisogno. L'backup di quantità massicce di dati aumenta la sfida.

Analizzare efficacemente i dati è un'altra sfida importante. Molte agenzie utilizzano strumenti commerciali che consentono loro di setacciare le montagne di dati, individuando tendenze che possono aiutarle a operare in modo più efficiente. (Uno studio recente di MeriTalk ha rilevato che i dirigenti IT federali ritengono che il Big Data possa aiutare le agenzie a risparmiare oltre 500 miliardi di dollari mentre soddisfa gli obiettivi della missione.).

Gli strumenti per il Big Data sviluppati su misura permettono inoltre alle agenzie di affrontare la necessità di analizzare i loro dati. Ad esempio, il Gruppo di Analisi dei Dati Computazionali del Laboratorio Nazionale Oak Ridge ha reso disponibile ad altre agenzie il suo sistema di analisi dei dati Piranha. Il sistema ha aiutato i ricercatori medici a trovare un collegamento che può avvisare i medici degli aneurismi aortici prima che si verifichino. Viene anche utilizzato per compiti più quotidiani, come setacciare curriculum vitae per connettere candidati con responsabili di assunzione.

In questo corso guidato dal formatore, i partecipanti impareranno a costruire un robot utilizzando hardware Arduino e il linguaggio Arduino (C/C++).

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e gestire un sistema robotico che include componenti software e hardware
• Comprendere i concetti chiave utilizzati nelle tecnologie robotiche
• Assemblare motori, sensori e microcontrollori in un robot funzionante
• Progettare la struttura meccanica di un robot

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Ingegneri
• Appassionati

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica manuale intensiva

Note

• I kit hardware saranno specificati dal formatore prima del training, ma conterranno in gran parte i seguenti componenti:
• Scheda Arduino
• Controller di motore
• Sensore di distanza
• Schiavo Bluetooth
• Scheda prototipazione e cavi
• Cavo USB
• Kit veicolo
• I partecipanti dovranno acquistare il proprio hardware.
• Se desideri personalizzare questo training, contattaci per organizzarlo.

Questo corso guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a professionisti IT e manager aziendali di livello intermedio che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e del computing periferico (edge) per migliorare l'efficienza, la gestione delle decisioni in tempo reale e l'innovazione in vari settori industriali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT e del computing periferico (edge) e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare casi d'uso per l'IoT e il computing periferico nei settori della produzione, logistica ed energia.
• Distinguere tra architetture di computing periferico (edge) e cloud e i loro scenari di distribuzione.
• Implementare soluzioni di computing periferico per la manutenzione predittiva e la gestione delle decisioni in tempo reale.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a product manager e sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing per decentralizzare la gestione dei dati per ottenere prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

A differenza di altre tecnologie, l'IoT è molto più complesso, coinvolgendo quasi ogni ramo dell'ingegneria: Meccanica, Elettronica, Firmware, Middleware, Cloud, Analitica e Mobile. Per ciascuno dei suoi strati ingegneristici, ci sono aspetti economici, standard, regolamentazioni e uno stato dell'arte in evoluzione continua. Questo è il primo corso modesto offerto per coprire tutti questi aspetti critici dell'IoT Engineering.

Riepilogo

Un programma di formazione avanzato che copre lo stato dell'arte attuale nell'Internet of Things

Cross domain tecnologico per sviluppare la consapevolezza di un sistema IoT e dei suoi componenti, e comprendere come possa aiutare le aziende e le organizzazioni.

Dimostrazione live di applicazioni modello IoT per mostrare implementazioni pratiche in diversi settori industriali, come l'IoT industriale, Smart Cities, Retail, Viaggi & Trasporto e casi d'uso relativi a dispositivi connessi.

Pubblico Target

Manager responsabili dei processi di business e operativi all'interno delle rispettive organizzazioni che desiderano sapere come sfruttare l'IoT per rendere i loro sistemi e processi più efficienti.

Imprenditori e Investitori che cercano di creare nuove imprese e vogliono sviluppare una comprensione migliore del panorama tecnologico IoT per vedere come possano sfruttarlo in modo efficace.

Le stime sul valore del mercato dell'IoT o Internet of Things sono enormi, poiché, per definizione, l'IoT è un livello integrato e diffuso di dispositivi, sensori e potenza di calcolo che sovrasta intere industrie consumer, B2B e governative. L'IoT rappresenterà un numero crescente di connessioni: 1,9 miliardi di dispositivi oggi, e 9 miliardi entro il 2018. Quell'anno, sarà pressappoco equivalente al numero combinato di smartphone, smart TV, tablet, computer indossabili e PC.

Nello spazio consumer, molti prodotti e servizi sono già entrati nell'IoT, inclusi apparecchiature per cucina e casa, parcheggi, RFID, illuminazione e riscaldamento, nonché numerose applicazioni nell'Industrial Internet.

Tuttavia, le tecnologie sottostanti dell'IoT non sono nulla di nuovo poiché la comunicazione M2M esiste fin dalla nascita di Internet. Tuttavia, ciò che è cambiato negli ultimi anni è l'emergere di numerose tecnologie wireless economiche e l'adattamento massiccio di smartphone e tablet in ogni casa. La crescita esplosiva dei dispositivi mobili ha portato alla domanda attuale di IoT.

Dovuti alle infinite opportunità nel business dell'IoT, un gran numero di piccole e medie imprese si è buttato nella corsa all'oro dell'IoT. Inoltre, grazie all'emergere di piattaforme open source elettroniche e IoT, il costo di sviluppo di sistemi IoT e la gestione della loro produzione a larga scala sono sempre più accessibili. I proprietari di prodotti elettronici esistenti si trovano sotto pressione per integrare i propri dispositivi con Internet o app mobile.

Questo training è inteso come una revisione tecnologica e aziendale di un'industria emergente, in modo che gli entusiasti/ imprenditori IoT possano afferrare le basi della tecnologia e del business dell'IoT.

Obiettivo del Corso

L'obiettivo principale del corso è introdurre le opzioni tecnologiche emergenti, le piattaforme e i casi di studio sull'implementazione dell'IoT in automazione domestica e cittadina (smart homes e cities), Internet industriale, sanità, governo, mobile cellular e altre aree.

Introduzione base a tutti gli elementi dell'IoT: Meccanico, piattaforma Elettronica/sensori, protocolli wireless e wired, integrazione Mobile-Elettronica, integrazione Mobile-Enterprise, Analitica dei Dati e Piano di Controllo Totale.

Protocolli M2M Wireless per l'IoT: WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Quando e dove usare ciascuno?

App mobile/desktop/web - per registrazione, acquisizione dati e controllo – Piattaforme di acquisizione dati M2M disponibili per IoT – Xively, Omega e NovoTech, ecc.

Problemi di sicurezza e soluzioni di sicurezza per l'IoT

Piattaforme open source/commerciali elettroniche per l'IoT: Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC, ecc.

Piattaforme cloud enterprise open source/commerciali per AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT cloud oltre ad altri minori IoT clouds

Studi di business e tecnologia di alcuni dei dispositivi IoT più comuni come automazione domestica, allarme antifumo, veicoli, militari, assistenza domiciliare, ecc.

Machine-to-Machine (M2M) si riferisce alla comunicazione automatizzata diretta tra dispositivi meccanici o elettronici collegati in rete.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a conoscere i vari aspetti di NB-IoT (noto anche come LTE Cat NB1) durante lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su NB-IoT di esempio.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come si adattano insieme per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppa una semplice applicazione per tracciare NB-IoT dispositivi.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre la gestione dei dispositivi, la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati per la tua soluzione IoT.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare ThingsBoard nelle loro soluzioni IoT.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installazione e configurazione ThingsBoard
• Comprendere i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integrazione ThingsBoard con Kafka per l'instradamento dei dati del dispositivo di telemetria
• Integrazione di ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.